综述：通过热解和气化将塑料转化为氢气：生命周期影响、技术经济性及数字化优化

《Journal of Analytical and Applied Pyrolysis》：Plastic-to-Hydrogen through Pyrolysis and Gasification: Life-Cycle Implications, Techno-Economic, and Digital Optimisation

氢能可持续生产与塑料废料热化学转化技术研究：热解与气化工艺在氢气生产中的应用、技术经济性分析及机器学习优化策略，结合生命周期评估与碳捕捉技术，探讨规模化障碍及政策机制，提出纳米材料 valorization 价值。

　　塑料废弃物的热化学转化正在成为可持续氢能生产的重要途径，这项技术不仅有助于减少废弃物，还能实现低碳能源的生成。本文综述了通过热解和气化工艺生产氢气的技术进展，重点探讨了其技术优化、全生命周期表现以及经济可行性。传统的热解技术主要以回收液态碳氢化合物为目标，而近年来催化和等离子体辅助配置的应用，显著提高了氢气的产量，达到55%-70%的体积比例，同时减少了焦油的形成。相比之下，气化技术，尤其是与碳捕集与封存（CCS）相结合时，展现了更大的减排潜力，可将碳排放降至2-4千克二氧化碳当量每千克氢气的水平。全生命周期和经济分析表明，氢气的平准化成本范围在2.5至5.0美元每千克之间，具体取决于能源来源、系统集成和副产物的利用情况。在有利的市场条件下，碳含量丰富的副产品如纳米管和石墨烯的商业化价值，能够进一步降低生产成本，约可减少2美元每千克氢气的费用。随着机器学习（ML）和数字孪生框架的引入，热化学转化过程的优化和可持续性管理得到了显著提升，尽管目前在工业规模上的应用仍较为有限。政策机制，如碳信用激励和生产者责任延伸（EPR）方案，对于增强经济可行性和社会接受度至关重要。本文的创新之处在于将全生命周期和经济视角相结合，为评估塑料制氢系统的性能和可扩展性提供了统一的框架。

全球塑料废弃物问题已经达到了令人担忧的程度，给环境和经济带来了严重挑战。每年产生的塑料废弃物超过4亿吨，其中约91%被填埋或堆积在自然生态系统中，这主要是由于回收基础设施不足和废弃物管理效率低下。塑料污染不仅威胁着海洋和陆地生物多样性，还加剧了温室气体排放，破坏了生态系统，凸显了创新废弃物治理策略的迫切需求。传统的塑料废弃物处理方式，如填埋和焚烧，不仅加重了环境恶化，还未能充分挖掘塑料作为潜在资源的价值。这些传统处理方法带来了长期的生态后果，如微塑料污染和有毒气体排放，进一步强调了寻求可持续替代方案的重要性。

当前，机械回收仍然是塑料回收的主要方式，占大多数回收塑料处理的比例。这种技术包括对塑料废弃物进行分类、粉碎、清洗、分离、干燥和造粒，使其能够被重新加工成二次材料。然而，机械回收通常需要大量人工，且所得塑料的质量较低，限制了其应用范围和市场价值。尽管机械回收在每吨处理成本上通常低于先进的化学处理方法，但其经济可行性在处理后消费塑料时会受到污染或多层结构的严重影响，导致高昂的清洁和分类成本。这些固有的局限性凸显了需要开发能够产生更高附加值产品并同时实现显著环境和经济效益的替代策略。

在众多新兴解决方案中，热化学转化技术，特别是热解和气化，因其能够回收富氢气体并实现碳质副产物的高值化而备受关注。与传统热解主要关注液态碳氢化合物不同，以氢气为导向的热解配置利用更高的重整温度或催化系统，以最大化气体产量并减少焦油的形成。虽然这些配置提高了氢气的选择性和气体的纯净度，但通常会牺牲高价值液态碳氢化合物的回收，并需要更高的重整能耗。氢气因其高能量密度和零碳燃烧特性，正逐渐被认可为全球减碳战略中的可行替代能源。同时，从废弃塑料中获得的碳添加剂，如石墨烯和碳纳米管（CNTs），也提供了额外的循环经济机会。这些纳米结构在内燃机、电池或建筑复合材料中能提升燃烧效率和电导率，从而提高产品性能并减少对原始材料的依赖。

近年来，机器学习（ML）和人工智能（AI）在热化学转化过程中的应用，为这一领域带来了新的机遇。AI驱动的模型能够提高预测精度，优化反应条件，并支持实时过程控制。ML和AI的引入，使得研究人员能够通过数据驱动的方法解决传统热解和气化过程中长期存在的问题。例如，决策树（DT）模型已被成功应用于基于热解的废弃物转化，即使在缺乏特定塑料类型数据的情况下，也能实现精确的产率预测，使ML驱动的热解技术更加灵活和高效。同样，随机森林（RF）模型在基于气化的废弃物转化过程中展示了卓越的预测准确性（R2 > 0.99），进一步凸显了ML在提升过程性能方面的关键作用。这些技术进步为实现自动化、自我优化的废弃物能源系统铺平了道路，使塑料制氢过程在经济上更具可行性。然而，尽管技术不断进步，仍然存在一些障碍，包括高昂的初始资本投入、复杂的操作条件以及缺乏支持大规模部署的监管框架。

尽管研究领域迅速扩展，但一个关键的空白仍未得到充分填补，即缺乏全面的生命周期视角来评估环境权衡、技术经济可行性和副产物利用在决定可持续性方面的作用。现有分析往往将技术性能与更广泛的系统因素孤立开来，忽略了原料组成、碳市场波动或政策框架如何根本性地影响竞争力。此外，大规模部署还面临社会接受度和治理方面的挑战，例如社区对废弃物能源设施的反对，以及碳定价或生产者责任延伸（EPR）方案的不一致，这些都可能延迟项目的实施。因此，解决这些社会和监管问题对于确保技术创新转化为实际可行性至关重要。本文的综述重点聚焦于通过热解和气化工艺从塑料废弃物中生产氢气，强调环境、技术经济和数字优化的视角。文章的创新之处在于整合了三个关键方面：热解和气化在全生命周期中的影响比较、在动态市场条件下副产物利用的经济潜力，以及机器学习在优化过程效率和可扩展性中的变革作用。通过综合近期的进展，本文不仅为政策制定者和工业界提供了实际的参考，还识别了实现塑料制氢路径作为绿色氢气补充的关键监管、经济和技术杠杆。通过融合技术、环境、经济和社会因素，本文提供了一个多维框架，以加速从实验室规模演示向工业实施的过渡，推动可持续塑料制氢技术的发展。